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In diesem Artikel

  • Zusammenfassung
  • Zusammenfassung
  • Einleitung
  • Protokoll
  • Ergebnisse
  • Diskussion
  • Offenlegungen
  • Danksagungen
  • Materialien
  • Referenzen
  • Nachdrucke und Genehmigungen

Zusammenfassung

Hier wird ein Protokoll vorgestellt, um Klimadaten als generative Kunst zu visualisieren.

Zusammenfassung

Die Fähigkeit, das heutige Klima zu verstehen, beruht auf einem grundlegenden Verständnis der Klimavariabilität der Vergangenheit und der Art und Weise, wie der Planet durch miteinander verbundene Rückkopplungen stabilisiert wird. Dieser Artikel stellt eine einzigartige Methode vor, um Aufzeichnungen vergangener Klimaübergänge, die in Tiefseesedimenten erhalten geblieben sind, durch eine immersive Visualisierung einem breiten Publikum zugänglich zu machen. Bei dieser Visualisierung handelt es sich um eine Multimedia-Installation, die geochemische Aufzeichnungen von Gletscher- und Warmzeitübergängen sowie Modellvorhersagen für die zukünftige anthropogene Erwärmung einbezieht, um ein immersives Erlebnis für die Betrachter zu schaffen, das sie einlädt, sich mit den subtilen, nuancierten Unterschieden zwischen Teilmengen der Erdgeschichte auseinanderzusetzen und darüber nachzudenken. Diese Arbeit zeigt fünf Zeitintervalle, beginnend mit dem Beginn der modernen glazial-interglazialen Zyklizität (vor ~ einer Million Jahren), und vergleicht das vergangene Klima mit Modellergebnissen für die prognostizierte zukünftige anthropogene Erwärmung (bis 2099). Die Installation besteht aus mehreren experimentellen Projektionen, eine für jede Teilmenge der Zeit, die auf verschiedenen Oberflächen in einem Raum gezeigt werden. Während sich die Betrachter durch den Raum bewegen, durchlaufen die Projektionen langsam verschiedene klimatische Übergänge und verwenden Animationsmethoden wie Geschwindigkeit, Farbe, Schichtung und Wiederholung, die alle durch ortsspezifische Daten generiert werden, um das einzigartige Verhalten des Planeten in Bezug auf das globale Klima zu vermitteln. Diese Arbeit bietet einen Rahmen für eine einzigartige wissenschaftliche Datenvisualisierung mit generativen Animationen, die mit einem Perlin-Noise-Algorithmus im Zentrum der Installation erstellt wurden. Forschungsvariablen wie die Meeresoberflächentemperatur, die Nährstoffdynamik und die Geschwindigkeit des Klimawandels wirken sich auf formale Ergebnisse wie Farbe, Maßstab und Animationsgeschwindigkeit aus, die alle leicht zu manipulieren und mit bestimmten Daten zu verknüpfen sind. Dieser Ansatz ermöglicht auch die Online-Veröffentlichung von Daten und bietet einen Mechanismus zur Skalierung visueller Parameter auf eine Vielzahl quantitativer und qualitativer Daten.

Einleitung

Generative Kunst und die hier verwendeten Methoden ermöglichen die direkte Übersetzung quantitativer Daten in Animationen unter Wahrung der Integrität der Daten. Künstler verwenden generative Kunst, um die Wahrnehmung von Raum und Zeit zu erforschen1,2, aber generative Kunst wird noch nicht häufig mit räumlichen oder zeitlichen wissenschaftlichen Daten verwendet. Die hier vorgestellte Arbeit bietet einen einfachen Rahmen für die Verwendung generativer visueller Produkte zur Darstellung von Klimadaten. Diese Produkte können vielseitig eingesetzt werden, sei es zur Erstellung persönlicher Exponate oder als visuelle Hilfe für eine Präsentation oder Online-Publikation.

Die Verwendung geochemischer Messungen oder Schätzungen zur Skalierung von Elementen wie Farbe, Form, Größe und Geschwindigkeit bietet eine Möglichkeit, Raten und Größenordnungen von Änderungen visuell zu vermitteln, ohne dass der Betrachter ein Papier lesen, ein Diagramm interpretieren oder eine Datentabelle durchsuchen muss. Alternativ wird die Randomisierung ausgewählter Variablen verwendet, um einen Mangel an Daten oder Unsicherheit zu vermitteln, wie im Fall von Zukunftsprojektionen. Die Gegenüberstellung von geologischer Vergangenheit und Zukunft ist vielleicht ein wesentlicher Bestandteil der Wirksamkeit dieser Produkte als Werkzeuge der Wissenschaftskommunikation. Jüngste Erfahrungen dienen oft als Vergleichsgrundlage für den modernen Klimawandel, was es schwierig macht, das Ausmaß des anthropogenen Klimawandels zu erfassen3.

Geochemische Messungen, die in dieser Arbeit visualisiert wurden, erstrecken sich über den Übergang zum mittleren Pleistozän (MPT; vor 1,2 Millionen bis 600.000 Jahren) und zeichnen Veränderungen in der Nähe der nördlichen Grenze des Südlichen Ozeans von der International Ocean Discovery Program Site U1475 4,5 auf. Die MPT-Daten werden in vier Animationen dargestellt, die Veränderungen der Ozeanbedingungen hervorheben, wenn sich der Planet abkühlt und die glaziale und interglaziale Variabilität verstärkt wird6. Dies liefert eine geologische Basislinie, die den natürlichen Rhythmus des Erdklimas offenbart und einen langfristigen Abkühlungstrend hervorhebt, der in starkem Kontrast zu zukünftigen Klimaprojektionen steht. Zukünftige Temperaturschätzungen sind Durchschnittswerte der Ergebnisse von 20 Klimamodellen unter dem Antrieb des Representative Carbon Pathway 8.5 (RCP 8.5; Szenario mit einem Strahlungsantrieb von 8.5 W/m2 im Jahr 2100) für den Standort New York, NY7. RCP 8.5 stellt ein Worst-Case-Szenario für anhaltende Emissionen dar, die bis 2100 zu einem Anstieg der globalen Durchschnittstemperatur um 3,7 °C führen8. Daher zeigt dieser Artikel eine Möglichkeit, zukünftige Projektionen mit geologischen Daten zu vergleichen, um die Raten des Klimawandels und der Klimavariabilität zu vergleichen.

Protokoll

1. Abspielen der vorhandenen Visualisierungen

  1. Laden Sie die Codierungs- und Visualisierungssoftware herunter (siehe Materialtabelle).
    1. Laden Sie die Daten und den Code herunter. In diesem Artikel werden "Unsicherheitsgrade" mit Daten von Marcks et al.4 und Cartagena-Sierra et al.5 zum Altersmodell von Starr et al.9 verwendet.
      HINWEIS: Die "Unsicherheitsgrade" enthalten fünf Kodierungsdateien, Ergänzende Kodierungsdatei 1, Ergänzende Kodierungsdatei 2, Ergänzende Kodierungsdatei 3, Ergänzende Kodierungsdatei 4 und Ergänzende Kodierungsdatei 5, mit Inhalten, die sich auf jeden Zeitraum der Visualisierung beziehen (MPT 1, MPT 2, MPT 3, MPT 4 bzw. Zukunft). Jede dieser Bibliotheken enthält die Codierungsbibliotheken10, die für Visualisierungen verwendet werden, sowie "Script"-Ordner, die heruntergeladene Daten in .csv Format enthalten, Code, der zum Generieren von visuellen "Partikeln.js verwendet wird, und eine Indexdatei "index.html, die alle relevanten Daten und Codes miteinander verknüpft.
  2. Öffnen Sie die Codebearbeitungssoftware aus den "Unsicherheitsgraden".
  3. Ziehen Sie eine Datei (MPT 1, MPT 2, MPT 3 oder MPT 4) in den Code-Editor, um sie zu visualisieren.
    1. Die Dateien werden im EXPLORER-Menü auf der linken Seite des Fensters angezeigt. Überprüfen Sie das Verfahren zum Visualisieren von Daten aus dem Ordner "Future" in Schritt 1.7.
  4. Klicken Sie im EXPLORER-Menü auf den Ordner (MPT 1, MPT 2, MPT 3 oder MPT 4), um ein Dropdown-Menü anzuzeigen, klicken Sie auf Skript und dann auf index.html.
    HINWEIS: Der Code wird auf der rechten Seite des Fensters angezeigt.
  5. Klicken Sie mit der linken Maustaste auf den Teil des Fensters mit dem Code für "index.html" und wählen Sie im Menü die Option Mit Live-Server öffnen .
    HINWEIS: Ein Internetbrowserfenster wird geöffnet und beginnt mit der Wiedergabe der Visualisierung.
  6. Das Schließen und erneute Öffnen des Code-Editors kann zwischen Visualisierungen erforderlich sein, wenn ein Visual aus einer anderen Teilmenge geladen wird. Wiederholen Sie die Schritte 1.4 bis 1.6 für jede Teilmenge der Zeit.
  7. Um die Visualisierung basierend auf Zukunftsprojektionen anzuzeigen, öffnen Sie den Ordner "Zukunft" auf dem Computer und ziehen Sie entweder den Ordner "Akkumulation" oder "Übergang" in den Code-Editor. Der Unterschied zwischen den Animationen wird im Abschnitt "Ergebnisse" beschrieben.
  8. Wählen Sie den Ordnernamen im EXPLORER-Fenster aus und klicken Sie auf index.html. Klicken Sie mit der linken Maustaste auf den Teil des Fensters mit dem Code für "index.html" und wählen Sie im Menü die Option Mit Live-Server öffnen .
    HINWEIS: Ein Internetbrowserfenster wird geöffnet und beginnt mit der Wiedergabe der Visualisierung, die durch Bildschirmaufzeichnung lokal auf einem Computer gespeichert werden kann.

2. Bearbeiten der Visualisierungen

HINWEIS: Um die Visualisierungen zu bearbeiten, führen Sie bei Bedarf die obigen Schritte 1.1-1.4 aus, um die relevanten Daten zu laden.

  1. Wählen Sie den gewünschten Ordner im EXPLORER-Fenster des Code-Editors aus und öffnen Sie die Hauptskriptdatei, indem Sie auf sketch.js klicken.
    HINWEIS: Die Datei "sketch.js" im MPT 1 (Supplementary Coding File 1) enthält die detailliertesten Anmerkungen; Daher kann diese Datei am nützlichsten sein, um sich mit dem Code vertraut zu machen.
    1. Der Code wird auf der rechten Seite des Code-Editor-Fensters angezeigt. Führen Sie alle Änderungen an den Visualisierungsparametern in diesem Code durch. Suchen Sie nach Codeanmerkungen mit detaillierten Beschreibungen des Codes und seiner Funktion, die auf doppelte Schrägstriche "//" folgen und weiter durch grünen Text gekennzeichnet sind (ergänzende Abbildung 1).
    2. Definieren Sie die Variablen, die mit Daten verknüpft oder zum Anpassen visueller Parameter verwendet werden (ergänzende Abbildung 1).
    3. Laden Sie die Daten in den Arbeitsbereich (ergänzende Abbildung 2).
    4. Definieren Sie die visuellen Parameter der Arbeitsfläche. Verwenden Sie eine for-Schleife, um Daten mit bestimmten Merkmalen zu verknüpfen. hier ist die Größe an den Stickstoffisotopenwert 'd15N' gekoppelt (ergänzende Abbildung 3).
    5. Verwenden Sie eine for-Schleife, um eine Schwanzlänge für jede Kugel zu definieren. Der Schwanz bezieht sich auf die Zeitspanne, in der die Kugeln nach dem Erscheinen auf dem Bildschirm bleiben, wodurch im Laufe der Visualisierung eine Ansammlung von Farbe entsteht (ergänzende Abbildung 4).
      HINWEIS: Hier wird die Schwanzlänge auf die Akkumulationsrate von Alkenonen c37 skaliert.
    6. Zeichnen Sie schließlich die Animation, indem Sie einen Perlin-Noise-Algorithmus11 anwenden, um die Form der visuellen Elemente zu definieren (ergänzende Abbildung 5).
      HINWEIS: Hier wird ein Kreis als Grundform verwendet, wobei Rauschen auf die Punkte entlang des Kreisumfangs angewendet wird. Diese "wackeln" an der Begrenzung des Kreises, wodurch eine organische, kugelartige Form entsteht, die in einem durch den Befehl "wiggle" definierten Betrag von einem Kreis abweicht.
    7. Bearbeiten Sie den Code nach Bedarf, indem Sie Anmerkungen verwenden, um die Änderungen zu unterstützen.

3. Speichern der Bearbeitungen

  1. Speichern Sie die Änderungen, indem Sie gleichzeitig die Befehlstaste und die S-Taste drücken.
  2. Zeigen Sie aktualisierte Visuals an, indem Sie im EXPLORER-Fenster zur Datei "index.html" navigieren, mit der linken Maustaste klicken und im Menü die Option Mit Live-Server öffnen auswählen.
    HINWEIS: Ein Internetbrowserfenster wird geöffnet und beginnt mit der Wiedergabe der Visualisierung, die durch Bildschirmaufzeichnung lokal auf dem Computer gespeichert werden kann.

Ergebnisse

Diese Arbeit erzeugt sechs Visualisierungen, die fünf einzigartigen geologischen Zeitintervallen entsprechen, mit visuellen Aspekten, die auf quantitative Daten skaliert sind, die entweder an Tiefseesedimenten gemessen wurden (Abbildung 1, Abbildung 2, Abbildung 3, Abbildung 4, Video 1, Video 2, Video 3 und Video 4) oder aus den RCP-Szenarien des Weltklimarats (IPCC) modelliert wurden (Abbildung 5 und <...

Diskussion

Diese Arbeit unterstreicht den Nutzen generativer Kunst für die Zwecke der Wissenschaftskommunikation. Der Workflow kann verwendet werden, um vorhandene Daten in Elemente innerhalb einer Animation zu übersetzen. Während die Animationsergebnisse dieser Arbeit insofern einzigartig sind, als jedes Mal, wenn der Code ausgeführt wird, eine andere Version der Animation erstellt wird, werden die visuellen Elemente auf geochemische und Klimamodelldaten skaliert. So bleiben Elemente wie Farbe, Geschwindigkeit und Größe kons...

Offenlegungen

Die Autoren erkennen an, dass derzeit keine Interessenkonflikte bekannt sind

Danksagungen

Wir möchten uns für die Unterstützung bedanken, die wir von Georgia Rhodes und Stuart Copeland zu Beginn dieses Projekts erhalten haben - ihre Ermutigung und ihr Mentoring waren für unseren Erfolg von entscheidender Bedeutung. Wir möchten auch die Nützlichkeit von https://p5js.org/reference/ als Ressource beim Erlernen des Programmierens in JavaScript hervorheben. Dieses Material basiert auf Arbeiten, die teilweise von der National Science Foundation im Rahmen des EPSCoR-Kooperationsabkommens #OIA-1655221 und ihres Vis-a-Thon-Programms sowie durch den Rhode Island Sea Grant [NA23OAR4170086] unterstützt wurden.

Materialien

NameCompanyCatalog NumberComments
EaselUlineH-1450SILTelescoping easel to hold foam core board
Foam Core Poster BoardRoyal Brites#753064Foam core board used as a canvas for projection
Live ServerMicrosoft; Publisher: Ritwick DeyVersion 5.7.9Software extension for Visual Studio Code which allows for viewing of animations in a browser window. Downloaded at: https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=ritwickdey.LiveServer
Throw ProjectorOptoma796435814076Any model throw projector which will work for projection surface/distance desired 
Visual Studio CodeMicrosoftVersion 1.74 for MAC OSSoftware for code editing and execusion. Downloaded at : https://code.visualstudio.com/

Referenzen

  1. Anadol, R. e. f. i. k. . Refik Anadol. , (2023).
  2. Lieberman, Z. . Paint with your Feet. , (2011).
  3. Moore, F. C., Obradovich, N., Lehner, F., Baylis, P. Rapidly declining remarkability of temperature anomalies may obscure public perception of climate change. Proceedings of the National Academy of Sciences. 116 (11), 4905-4910 (2019).
  4. Marcks, B. A. δ15N in planktonic foraminifera species G. bulloides and G. inflata from IODP Site 361-U1475. [Dataset]. PANGAEA. , (2022).
  5. Cartagena-Sierra, A. Latitudinal migrations of the subtropical front at the Agulhas plateau through the mid-Pleistocene transition. Paleoceanography and Paleoclimatology. 36 (7), e2020PA004084 (2021).
  6. Ford, H. L., Chalk, T. B. The mid-Pleistocene enigma. Oceanography. 33 (2), 101-103 (2020).
  7. . U.S. Climate Resilience Toolkit Climate Explorer Available from: https://crt-climate-explorer.nemac.org/ (2021)
  8. Stocker, T. . IPCC: Climate Change 2013: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. , 1535 (2013).
  9. Starr, A., et al. Antarctic icebergs reorganize ocean circulation during Pleistocene glacials. Nature. 589 (7841), 236-241 (2021).
  10. Li, Q., McCarthy, L. L. . P5.js. , (2023).
  11. Perlin, K. Improving noise. Proceedings of the 29th Annual Conference on Computer Graphics and Interactive Techniques. , 681-682 (2002).
  12. Lisiecki, L. E., Raymo, M. E. A Pliocene-Pleistocene stack of 57 globally distributed benthic δ18O records. Paleoceanography. 20 (1), PA1003 (2005).
  13. Robinson, R. S. Insights from fossil-bound nitrogen isotopes in diatoms, foraminifera, and corals. Annual Review of Marine Science. 15, 407-430 (2023).

Nachdrucke und Genehmigungen

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